긴 SI 프로젝트 대신, 실제 업무 환경에서 "바로 사용해 보고 검증"하는 도입 가속형 LLM 에코시스템. 가장 빠르고 안전하게 기업용 AI를 시작하는 방법입니다.
대규모 개발·재설계·인프라 이전 없이, 현재 조직 환경에서 바로 실험하고 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
인터넷 차단 환경에서도 구동 가능. 모델·벡터·워크플로우 모두 내부 저장소에서 운영. 민감 데이터 외부 전송 없는 구조.
별도 시스템 구축 없이 즉시 실행 가능. 설치 직후 문서/RAG·워크플로우 테스트 가능. 개발 프로젝트가 아니라 ‘실행 환경 준비’에 초점.
OpenWebUI · LiteLLM · Dify · mem0 · docling · n8n. 개별 도구를 새로 만드는 것이 아니라 이미 검증된 스택을 통합 운영. 추후 확장·대체가 자유로운 구조.
제한된 샘플 테스트가 아님. 실제 데이터·실제 사용자 중심 검증. PoC 이후 재개발을 전제로 하지 않음.
LQP의 목표는 ‘새 시스템을 만드는 것’이 아니라,
조직이 LLM을 실제로 사용하기 시작하도록 만드는 것입니다.
LLM 도입 여부가 아니라, 언제, 어떤 방식으로 도입하느냐가 조직의 격차를 만드는 시점에 와 있습니다.
Orchestration · Memory · Processing
모델과 아키텍처는 계속 바뀌는데, 6~12개월짜리 도입 프로젝트를 진행하면 완료 시점에 이미 새로운 세대가 나와 있습니다. 이제는 ‘완벽한 설계’보다 빠르게 실사용 경험을 쌓는 것이 더 중요해졌습니다.
한쪽은 PoC 보고서를 쌓고 있고, 다른 한쪽은 작은 팀부터 LLM을 실제 업무에 붙이고 있습니다. LQP는 ‘연구용 PoC’가 아니라 ‘운영을 전제로 한 파일럿’을 빠르게 만들기 위한 접근입니다.
ChatGPT와 외부 서비스를 개인 단위로 사용하는 상황에서, 조직 차원의 보안·기록·거버넌스는 뒤따라가지 못하고 있습니다. 이제는 ‘사용을 막는 것’이 아니라 ‘안전하게 쓸 수 있는 공식 환경’을 만드는 것이 더 중요합니다.
공공·금융·제조 분야에서도 폐쇄망 전용 LLM 파일럿이 빠르게 늘어나고 있습니다. 외부 서비스를 그대로 쓸 수 없다면, 내부에서 바로 실행 가능한 최소 환경이 필요합니다. LQP는 그 출발점에 해당합니다.
LLM 도입의 질문은 ‘할까 말까’에서 ‘어떤 속도와 구조로 시작할 것인가’로 바뀌고 있습니다.
LQP는 그 시작 방식을 정리해 줍니다.
"이걸로 뭘 할 수 있죠?"라는 질문에서 "어디까지 확장할 수 있죠?"로 대화가 바뀝니다.
기능 명세서 대신 현업의 맥락과 페인포인트를 먼저 논의합니다.
회의 결과를 다음 날 "작동하는 시나리오"로 바로 확인합니다.
작은 TF 단위로 시작해 효과가 입증된 영역부터 빠르게 확산합니다.
LQP는 ‘기간을 단축하는 플랫폼’이 아니라,
‘운영 전환까지의 거리’를 가장 짧게 만드는 접근 방식입니다.
우리는 도구를 비교하지 않습니다. 역할을 정리합니다.
LQP는 여러 도구를 단순히 묶어놓은 스택이 아닙니다. 폐쇄망 환경에서 LLM을 빠르게 도입하고 확장하기 위해, '역할이 분리된 구조'로 설계된 실행 아키텍처입니다.
PoC 단계에서 모델 변경 / 비용 / 키 단위 추적을 통합 관점에서 제어하는 핵심 인프라 계층입니다.
모델 프록시 · 라우팅 · 비용/사용량 통합 제어
여러 LLM을 쓰더라도 단일 인터페이스로 관리하고, 키 단위로 모델 사용 히스토리를 추적.
즉시 실험 베이스
GPU와 인프라 준비 이전에도 다양한 최신 모델 실험을 즉시 진행. 초기 PoC 속도를 극대화하는 실행 기반.
문서를 RAG용 벡터 데이터로 전환하는 과정이 표준화되고, 재사용 가능한 자산이 되는 계층입니다.
LLMOps 확장 운영 허브
문서, 벡터 데이터, 메타데이터, 검색 파이프라인을 하나의 운영 환경에서 통합 관리.
문서 파싱 · 청킹 자동화
PDF / DOCX / HWP 등 이기종 문서를 자동으로 정제하여 사람이 수작업으로 처리하던 단계를 대체.
LLM을 단순 ‘챗봇’이 아니라, 실제 업무 흐름에 연결하고 경험을 축적하는 실행 계층입니다.
워크플로우 자동화 & Agent Orchestration
외부 데이터와 업무 도구를 코딩 없이 빠르게 결합하고, PoC 단계에서 즉시 실행 가능한 흐름을 구성.
장기 맥락 기억 (Long-term Context)
단순 대화 이력 저장이 아니라, 상호작용을 통해 축적된 맥락을 기억. "문서는 지식이고, mem0는 경험입니다."
현업 사용자 인터페이스 & 사용 패턴 테스트베드
현업이 실제로 LLM을 사용하는 대화형 인터페이스이며, PoC 과정에서 수집된 사용 패턴이 이후 확장 설계와 운영 정책에 반영됨.
170,000+ GitHub Stars 글로벌 개발자 커뮤니티가 검증한 기술로,
벤더 락인 없는 투명한 LLM 환경을 제공합니다
LLM 앱 개발 플랫폼
ChatGPT-like 인터페이스
워크플로우 자동화
LLM 게이트웨이
AI 메모리 레이어
문서 전처리 (IBM)
글로벌 커뮤니티 검증
폐쇄망 서버 또는 클라우드 인스턴스에 LQP 에코시스템 전체를 설치합니다. Docker 기반의 빠른 배포가 가능합니다.
사내 문서 및 DB를 안전하게 연결하고, 핵심 업무 시나리오 1~2개를 선정하여 초기 파일럿을 구성합니다.
실제 현업 담당자들이 사용하며 피드백을 반영합니다. 본격 도입 전 운영 노하우를 확보하는 단계입니다.
복잡한 규정 해석과 보고서 요약
수백 페이지의 정책 문서를 요약하고, 변경된 규정에 따른 영향도를 분석하여 의사결정을 지원합니다.
숫자 해석 및 리포트 자동화
월별 재무 데이터를 비교 분석하고, 특이 사항에 대한 원인 분석 초안을 자동으로 작성합니다.
이슈 대응 및 예방 정비
과거 장애 이력을 기반으로 현재 이슈의 해결책을 제안하고, 유사 사례를 실시간으로 검색합니다.
가상의 시나리오가 아닙니다. 실제 폐쇄망 및 보안 환경에서 수행된 파일럿들이 LQP의 효용성을 증명하고 있습니다.
"이전에는 데이터·문서·외부 정보를 따로따로 확인해야 했는데, LQP 환경에서는 하나의 질문 흐름으로 연결해서 볼 수 있었습니다. PoC를 ‘작동하는 상태’에서 검증할 수 있었던 점이 가장 의미 있었습니다."
▶ 내부 문서 + 관계형 데이터 + 외부 공개정보 연계 검증
"운영 로그만으로는 보이지 않던 상황을 보고서/이력 문서와 함께 해석할 수 있어서 좋았습니다. 초기에는 일부 데이터만 연결했지만, 범위가 명확해서 현장 테스트에 부담이 없었습니다."
▶ 제한 데이터셋 기반 · 안전 범위 내 현장 파일럿
"수치를 예측하는 것보다, 변동의 ‘이유’를 설명해 주는 방식이 유용했습니다. 보고서 초안과 검토 포인트를 함께 제공해 줘서 업무 흐름에 자연스럽게 녹일 수 있었습니다."
▶ 수치 해석 · 리포트 초안 자동화 실사용 검증
복잡한 구축 과정 없이 즉시 도입 가능한 기업용 LLM 에코시스템입니다. 보안이 중요한 폐쇄망 환경을 완벽히 지원합니다.
긴 SI 프로젝트의 리스크를 제거하고, 실제 사용 경험을 통해 효용성을 빠르게 검증할 수 있습니다.
보고서(PoC)가 아닌, 실제 작동하는 시스템을 결과물로 제공합니다. 문서와 데이터가 통합된 지식 베이스를 구축합니다.
"Discussion First, Deliver Fast". 토론 결과를 다음 날 바로 시스템에서 확인하는 속도전입니다.
"업무 위에서 LLM을 실제로 사용해 보는 경험"을 확인하세요.
